AI 模型优化是提高模型性能和降低资源消耗的关键步骤。以下是一些常用的 AI 模型优化方法：
1. 数据增强
数据增强是一种简单而有效的模型优化方法，通过变换原始数据来扩充训练数据集。常见的变换方法包括旋转、缩放、裁剪、翻转等。
2. 模型压缩
模型压缩旨在减小模型的大小，加快模型在资源受限设备上的推理速度。常见的压缩方法有量化和剪枝。
3. 模型加速
模型加速通过改进模型结构或算法来提高模型的运行速度。常见的加速方法包括使用深度可分离卷积、Fused Operations等。
4. 预训练和微调
预训练是指在大量数据上训练一个模型，然后将其用于特定任务。微调是在预训练模型的基础上，针对特定任务进行少量训练。
相关资源
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